In this paper, we build on the work of [T. Hughes, G. Sangalli, VARIATIONAL MULTISCALE ANALYSIS: THE FINE-SCALE GREENS' FUNCTION, PROJECTION, OPTIMIZATION, LOCALIZATION, AND STABILIZED METHODS, SIAM Journal of Numerical Analysis, 45(2), 2007] dealing with the explicit computation of the Fine-Scale Green's function. The original approach chooses a set of functionals associated with a projector to compute the Fine-Scale Green's function. The construction of these functionals, however, does not generalise to arbitrary projections, higher dimensions, or Spectral Element methods. We propose to generalise the construction of the required functionals by using dual functions. These dual functions can be directly derived from the chosen projector and are explicitly computable. We show how to find the dual functions for both the $L^2$ and the $H^1_0$ projections. We then go on to demonstrate that the Fine-Scale Green's functions constructed with the dual basis functions consistently reproduce the unresolved scales removed by the projector. The methodology is tested using one-dimensional Poisson and advection-diffusion problems, as well as a two-dimensional Poisson problem. We present the computed components of the Fine-Scale Green's function, and the Fine-Scale Green's function itself. These results show that the method works for arbitrary projections, in arbitrary dimensions. Moreover, the methodology can be applied to any Finite/Spectral Element or Isogeometric framework.


翻译:本文基于[T. Hughes, G. Sangalli, 变分多尺度分析: 细尺度格林函数、投影、优化、局部化及稳定方法, SIAM数值分析期刊, 45(2), 2007]中关于细尺度格林函数显式计算的工作展开。原始方法选择一组与投影算子关联的泛函来计算细尺度格林函数,然而这些泛函的构造无法推广至任意投影、高维情况或谱元方法。我们提出通过对偶函数来推广所需泛函的构造。这些对偶函数可直接从所选投影算子导出,且具有显式可计算性。我们展示了如何求得$L^2$投影和$H^1_0$投影的对偶函数,进而证明基于对偶基函数构造的细尺度格林函数能够一致地再现被投影算子移除的未解析尺度。该方法通过一维泊松问题、一维对流扩散问题以及二维泊松问题进行了验证。我们展示了细尺度格林函数的各计算分量及细尺度格林函数本身。结果表明该方法适用于任意投影和任意维度,且可应用于任意有限元/谱元或等几何分析框架。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
39+阅读 · 2021年6月13日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 使用变分推理做KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年4月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
10+阅读 · 2023年8月13日
Arxiv
15+阅读 · 2021年7月14日
Arxiv
21+阅读 · 2019年3月25日
VIP会员
最新内容
博士论文 | 因果归纳偏置如何塑造结构化世界模型
失去控制的指挥:人工智能时代的任务式指挥
专知会员服务
10+阅读 · 9月11日
美国的新国家安全科技战略思考
专知会员服务
4+阅读 · 9月11日
综述 | 面向大模型智能体的图结构个性化记忆
专知会员服务
8+阅读 · 9月10日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 使用变分推理做KBQA
开放知识图谱
13+阅读 · 2018年4月15日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员